MNIST数字识别第65页

【PyTorch】PyTorch的各个组件和实战

pytorch自带的dataset类1.2.1.2自己定义dataset1.2.2Dataloader1.3模型构建1.4模型初始化1.5损失函数：1.6训练和评估1.7可视化1.8优化器2FashionMNIST

Katniss的名字被占用·2022-11-22 02:54

mnist 测试数据集挑选一些不规范的数据

MNIST数据集分训练数据集和测试数据集，其中测试数据集有10000张。对其测试数据编号0-9999.根据编号挑选一些看起来不是很规范的图像数据，标签为名字的最后一位数字。这些数据有：

SuperLuu7·2022-11-22 02:49

以图片形式，序列号＋数据标签名字存储mnist图片到本地

#SavemnisttestdataandcheckwronglabeledtestdataatLocalimportosfromtorchvisionimportdatasetspath='F:\\3.5

SuperLuu7·2022-11-22 02:18

【深度学习8】Pytorch使用及使用小案例

JunLal·2022-11-22 02:45

Python神经网络模型--Sequential应用举例

目录中，你可以找到真实数据集的示例模型：CIFAR10小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络(CNN)IMDB电影评论情感分类：基于词序列的LSTMReuters新闻主题分类：多层感知器(MLP)MNIST

浮豹·2022-11-22 02:35

卷积神经网络（CNN）学习笔记

2.卷积神经网络应用领域最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。

青山omg·2022-11-22 01:09

Pytorch学习笔记3——实例MNIST

本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含

hello everyone！·2022-11-22 01:05

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.解决 python降版本tips

---可跳过---背景本人在做一个学校的实训项目，任务是实现前端+摄像头+深度学习算法实现手写数字识别，由于底子实在不扎实，就只好在Github上找到两个项目，一个是Django和深度学习算法交互，另一个是

zrc007007·2022-11-22 01:52

逻辑回归-手写字符识别

前言逻辑回归虽然在名字里边带了逻辑，但是经常被用于分类问题，而且常和线性回归相结合，本文将利用MNIST数据集，完成多分类问题，带你一窥逻辑回归背后的原理。

耶鲁信·2022-11-21 23:43

tensorflow初体验，记录一下

首先主要记录一些关键词，主要说明这些关键词的个人理解，如有误解，希望提出改正我们就介绍一下mnist的手写数字识别算法吧1.张量这里所说的张量，其实可以类比为Python里面的一些列表，或者列表的嵌套。

迎风搬石头·2022-11-21 22:01

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解

caffe初体验：通过mnist例子对caffe训练模型及使用模型进行了解说明参考博文及问题解决1.win10安装虚拟机和ubantu来配置caffe环境2.训练caffe自带的mnist数据集3.使用

八分钟前的旧光·2022-11-21 22:01

MNIST手写数字识别案例TensorFlow 2.0 实践

__version__)2、数据集获取mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,

沙子是沙子·2022-11-21 21:30

基于MindSpore的手写数字识别初体验

在开始之前，首先声明本篇文章参考官方编程指南，我基于官网的这篇文章加以自己的理解发表了这篇博客，希望大家能够更快更简单直观的体验MindSpore，如有不妥的地方欢迎大家指正。【本文代码编译环境为MindSpore1.3.0CPU版本】准备环节确保已安装MindSpore（可以根据自己的硬件情况安装，CPU，GPU，Ascend环境均可）选择一个集成开发工具（JupyterNotebook，Pyc

向阳的光·2022-11-21 21:00

Pytorch自带手写数字识别初体验

代码#-*-coding:utf-8-*-importtorchimportnumpyfrommatplotlibimportpyplotfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchimportoptimimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsasTT#框架信息print(

冰凌呀·2022-11-21 21:29

永兴的tensorflow笔记-9 全连接MNIST初体验（手写字识别）

一、什么是全联接神经网络？全连接神经网络(fullyconnectedneuralnetwork)，顾名思义，就是相邻两层之间任意两个节点之间都有连接。全连接神经网络是最为普通的一种模型（比如和CNN相比），由于是全连接，所以会有更多的权重值和连接，因此也意味着占用更多的内存和计算。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数

深度探寻者·2022-11-21 21:28

Caffe之mnist数据集初体验

参考官网：caffe|Lenet和一个很早的博客：mnist开始自己的caffe初体验#####TrainingLeNetonMNISTwithCaffe首先，我们配置好了caffe的环境，下载依赖项并且编译通过

Li_GaoGao·2022-11-21 21:28

cGAN/cDCGAN，MNIST数据集初体验(内含原理，代码)

生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)，简称GAN网络。有人说这是21世纪最让人激动的“发明”，虽然我忘了我是从哪看到的这句话，貌似是发明了卷积神经网络那位大佬说的。我试过以后，对于AI兴趣爱好者来说确实挺激动的！对于标题中的cGAN/cDCGAN，小c，全称是conditional，条件的。DC，全称是DeepConvolution，深度卷积。都是G

AI门童·2022-11-21 21:55

MNIST初体验

utils.py代码importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchdefplot_curve(data):fig=plt.figure()plt.plot(range(len(data)),data,color='blue')plt.legend(['value'],l

hzaulidepeng·2022-11-21 21:54

03.6. softmax回归的从零开始实现

操作3.6.3.定义模型3.6.4.定义损失函数3.6.5.分类精度3.6.6.训练3.6.7.预测3.6.8.小结3.6.softmax回归的从零开始实现将使用刚刚在3.5节中引入的Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

03.7. softmax回归的简洁实现

3.7.1.初始化模型参数3.7.2.重新审视Softmax的实现3.7.3.优化算法3.7.4.训练3.7.5.小结3.7.softmax回归的简洁实现本节如在3.6节中一样，继续使用Fashion-MNIST

nsq1101·2022-11-21 21:13

基于贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）的手写数字识别

1.认识mnist数据集2.朴素贝叶斯分类原理就不再介绍：3.代码如下：importnumpyasnpfromstructimportunpackimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImagefromcollectionsimportCounterimportmathfromsklearn.decompositionimportPCA

一个编程的菜鸡·2022-11-21 20:38

python实现朴素贝叶斯分类的手写数字识别_朴素贝叶斯分类器与手写数字分类的实现...

一、朴素贝叶斯分类器的原理朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯公式与特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据集，基于特征条件独立的假设学习输入输出的联合概率分布，这样就学到了一个生成模型，然后基于该模型，对于给定的测试样本，利用贝叶斯公式求出输出概率(或概率密度)最大的输出。具体如下在训练集中，给定了个带标签的数据，记为，其中是维(特征)向量(即实例点)，通常在中取值。是该实例点的标签，表示该点的类

Pellegrini·2022-11-21 19:36

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_基于MNIST数据集实现手写数字识别

介绍在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。

weixin_39990819·2022-11-21 19:06

python实现朴素贝叶斯分类的手写数字识别_利用贝叶斯算法实现手写体识别（Python）...

#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-##########################################Bayes:用来描述两个条件概率之间的关系#参数:inX:vectortocomparetoexistingdataset(1xN)#dataSet:sizemdatasetofknownvectors(NxM)#labels:datasetl

weixin_39927623·2022-11-21 19:36

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_Jetson nano 基于MNIST 实现手写数字识别

训练，使用mnist数据集，Lenet-5网络模型，在jetsonnano上进行训练，得到参数模型，训练过程在jetsonnano上完成，epoch的数量设置为16，测试集的正确率可以达98%~99%，

weixin_39639381·2022-11-21 19:35

python数字识别bayes_用朴素贝叶斯实现数字识别案例

此案例参考python数据科学手册，属于分类的一种，觉得挺有意思的。上代码fromsklearn.datasetsimportload_digitsimportseabornassns#导入数据digits=load_digits()X=digits.datay=digits.targetprint(digits.images.shape)importmatplotlib.pyplotasplt#

一只鱼的传说·2022-11-21 19:34

动手学深度学习——多层感知机从零开始实现及简洁实现

首先需要导入需要的包importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l"""1、获取数据使用FashionMNIST

橙子吖21·2022-11-21 19:30

第七次周报

其他模型所需数据量较大，下周配好服务器后将继续进行实验Lenet-5使用mnist数据集训练并测试了Lenet_5，代码如下：importtensorflowastfimportpa

三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

PyTorch——实现多层感知机（附完整代码）

mlp-scratchhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.10_mlp-pytorch加载数据依然使用“Fashion-MNIST

cqu_shuai·2022-11-21 19:52

基于二值数据的朴素贝叶斯手写数字识别 python代码实现

python3.10numpy1.23.4matplotlib3.6.1原理解析感觉对于数学原理使用文字表述的方式看起来太费劲博主参看的哔哩哔哩视频讲解的还是比较清晰的，不过此篇博文讲解的多支特征二分类的问题，而我们手写数字识别使用的则是二值数据的多分类

喜欢猪的小男孩·2022-11-21 19:20

深度学习——多层感知机实现代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd21.加载数据集batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

jbkjhji·2022-11-21 19:49

第3次作业-卷积神经网络

三、`Part2`代码练习1.MNIST数据集分类：构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。

ouc_se_group13·2022-11-21 18:36

KNN算法Python代码实现（包含手写数字识别，代码进行详细解释）

，我的是D:\pythonStudy\机器学习\K-近邻算法其中datingTestset与datingTestset2是关于约会网站配对trainingDigits与testDigists是关于手写数字识别的

ρ爱上θ·2022-11-21 17:04

手写数字识别

手写数字识别任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9的数字标签。

oogogogogo·2022-11-21 17:03

Pytorch_cnn_mnist

加入我们要用两层卷积神经网络来提取特征对mnist数据集进行分类，在pytorch中，我们应该如何设计网络？最基本的卷机层与池化层怎么去搭配，如何计算？

思考实践·2022-11-21 17:27

pytorch实现rnn并且对mnist进行分类

1.RNN简介rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn不能够处理序列问题，因为它没有记忆能力，那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢？首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景，这里给出两个链接，链接1，链接2以最简单的rnn为例，如下图上面是rnn展开成

weixin_30410119·2022-11-21 17:55

【Pytorch】梯度下降算法

梯度下降与梯度上升3.梯度下降法算法详解3.1梯度下降算法的具象解释3.2需了解的相关概念3.3算法缺点4.梯度下降算法应用4.1应用一：拟合直线4.1.1场景分析4.1.2解题步骤4.1.3步骤总结4.2应用二：MNIST

代码被吃掉了·2022-11-21 16:35

2022.10.16 第4次周报

目录一、文献阅读1.1摘要1.2研究内容1.3使用技术1.5结果分析二、卷积神经网络2.1基本概念2.2各层介绍2.3卷积操作三、数字识别代码实现总结一、文献阅读本周阅读了ConvolutionalNeuralNetworksforSpeechRecognition

轻描淡写ζ·2022-11-21 16:41

Pytorch构建卷积神经网络对MNIST数据集进行分类

对于一张输入的图片，该图片是栅格图像，也就是说图片分成一格一格，每一格代表一个像素，对于patch（图片块），我们按照块的大小，从上到下、从左到右对图片进行遍历，然后对每个图像块进行卷积运算。如何卷积：（1）对于单通道的进行卷积时，首先按照卷积核的规模比如说3x3，那么现在输入图像中画出3x3的窗口，然后该窗口和这个卷积核进行数乘运算，即对应位置元素相乘再相加，然后移动窗口不断遍历，最终得到输出，

CH339·2022-11-21 14:10

极简pytorch-分类神经网络

比如判断一个人的信用是好还是不好，就是典型的二分类问题，手写数字识别，识别0到9就是多分类问题。

隐形喷火龙·2022-11-21 14:34

10_Introduction to Artificial Neural_4_Regression MLP_Sequential_Subclassing_saveMode_Callback_board

10_IntroductiontoArtificialNeuralNetworkswithKeras_HuberLoss_astype_dtype_DNN_MLP_G.gv.pdf_mnisthttps

LIQING LIN·2022-11-21 14:54

基于神经网络的文本分类,卷积神经网络文本分类

functiontest_example_DBNloadmnist_uint8;train_x=double(train_x)/255;test_x=double(test_x)/255;train_y

普通网友·2022-11-21 14:41

10、卷积神经网络（补充）

（1）用卷积神经网络实现GoogleNet中的InceptionModule（2）1x1卷积核目的：减少计算量（3）在MNIST数据集上，用卷积神经网络实现GoogleNet代码：'''InceptionModule1x1

碳水大炸弹·2022-11-21 14:00

8、多分类问题

（1）在处理手写数字识别时，要把所有数据集分为10类，这10类的概率之和为1，每一类的概率值大等0，为满足上述条件，引入softmax函数，因为softmax函数可以输出一个分布，每个输出值都大等0，输出值和为

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

pytorch 实现MLP（多层感知机）

pytorch实现多层感知机，主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层本文实例MNIST

robator·2022-11-21 12:54

【Mindspore Hub】【load】无法load模型

MindsporeHub【操作步骤&问题现象】importmindspore_hubasmshubmodel=mshub.load("mindspore/1.6/lenet_mnist",num_class

xi_xiyu·2022-11-21 12:31

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress

普通网友·2022-11-21 12:51

pytorch深度学习-微调（fine tuning）

这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集

我是一颗棒棒糖·2022-11-21 12:18

【深度学习】图像分类数据集Fashion-MNIST

一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision包：它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。

旅途中的宽~·2022-11-21 10:49

opencv项目实战（一）——信用卡数字识别

一、项目描述目的识别信用卡中的卡号数字输入与输出方法流程核心思想：采用模板匹配的方法，先保存每个数字模板，依次匹配感兴趣区域的数字对象，保留结果。具体流程如下：对模板图像进行外轮廓检测，从左到右排序得到每个数字的模板图像对待识别的图像进行预处理，提取包含信用卡中感兴趣区域（包含文本信息的区域）根据长宽比（先验知识）过滤掉不相关的轮廓。并进一步细分提取出每个待识别的数字，与之间的模板进行匹配二、代码

spade_eddie·2022-11-21 08:04

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